Instructions to use Finisha-F-scratch/Lorias-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Finisha-F-scratch/Lorias-v1 with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/Lorias-v1")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Lorias-v1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Lorias-v1")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use Finisha-F-scratch/Lorias-v1 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Finisha-F-scratch/Lorias-v1"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Finisha-F-scratch/Lorias-v1",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Lorias-v1

SGLang

How to use Finisha-F-scratch/Lorias-v1 with SGLang:

Install from pip and serve model

# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path "Finisha-F-scratch/Lorias-v1" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Finisha-F-scratch/Lorias-v1",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker images

docker run --gpus all \
    --shm-size 32g \
    -p 30000:30000 \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=<secret>" \
    --ipc=host \
    lmsysorg/sglang:latest \
    python3 -m sglang.launch_server \
        --model-path "Finisha-F-scratch/Lorias-v1" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Finisha-F-scratch/Lorias-v1",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/Lorias-v1 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Lorias-v1
```

Exemples générations

by Clemylia - opened Jan 30

Discussion

Clemylia

Finisha org Jan 30

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REP ON SE : Un ' est une ' Italie de ' idée un ' idée ' on ' est la monnaie de ' est une ' idée ' idée ' Égypte des ' est la plus la ' argent ' idée ' idée ' idée ' Afrique ' idée ' idée ' idée ' ensemble ' idée ' approche ' Le ' Islande ' ensemble de la cause l ' éducation ' idée ' ensemble ' organisation ' Union ' éducation ' idée ' effet ' éducation ' idée ' élève ' école ' organisation ' Égypte de la
REP ON SE : Mon ' est un ' Un ' Asie ' est une ' est une ' idée ' est une ' est une ' hydrogène de ' l ' idée ' avantage d ' idée de ' énergie ' Union ' Islande qui ' idée ' Italie de ' Italie un ' Australie ' apprentissage la mémoire ' énergie ' ensemble de ' organisation ' amélioration de l ' idée ' IA de la ' ensemble ' autonomie ' Afrique du ' idée ' Italie ' énergie ' Allemagne ' idée ' héritage qui s ' idée

PS : c'est normal, ce modèle n'a pas été affiné :)

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